从sklearn学机器学习（专栏简介）

sklearn是机器学习领域中十分重要的一个python库。它是机器学习领域模型与算法，不说是集大成者，但也做了相当程度的集成。

基于sklearn，我们能够很全面的理解到机器学习各个领域的知识。它里面的每一章都是该算法和其他领域知识交叉综合的结果。

拿 1.1Linear Models 广义线性模型举例，它里面就涉及到了“特征选择”“稀疏表示”“降维”和“贝叶斯”和基本线性模型的结合。

本专栏将立足于sklearn的官方文档，依次对机器学习领域的模型、划分数据集的方法、评估指标等一系列的内容展开讲解。

对于有机器学习理论的同学来说，本专栏涉及到的知识广泛、全面且深刻，可以作为理论学习上的一次重要的回顾；对于将要涉及应用实践的同学来说，本专栏易于理解，容易上手，是难得的入门途径。

希望本专栏能获得大家的喜爱。